#模型推理
from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("D:\\workspaces\\ultralytics\\runs\\detect\\train19\\weights\\best.pt")

# # 训练模型
# train_results = model.train(
#     data="coco8.yaml",  # 数据集配置文件路径
#     epochs=1,           # 训练轮数
#     imgsz=640,          # 输入图像大小
#     device="cpu"        # 训练设备（CPU 或 GPU）
# )

# # 在验证集上评估模型性能
# metrics = model.val()

# 对图片执行目标检测
results = model("D:\\workspaces\\ultralytics\\datasets\\yanjing\\images\\14.jpeg",save=True)
results[0].show()  # 显示检测结果的可视化图像


# 将模型导出为 ONNX 格式
# path = model.export(format="onnx")  # 返回导出模型的路径
